[发明专利]基于深度迁移学习的烟支缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202110373047.2 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN113034483B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 王端生;管一弘;杨雄飞;崔云月;罗亚桃;胡鹤鸣 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明人从众知识产权代理有限公司 53204 | 代理人： | 何娇 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度迁移学习的烟支缺陷检测方法，属于烟支缺陷检测、图像处理技术领域。本发明通过CCD工业相机获取数据集，通过对图像裁剪、压缩、图像标准化等操作生成新的数据集；将数据集按7:3成训练集和测试集；获取VGG19网络模型，改进网络全连接层，将模型全连接层以前的所有网络作为瓶颈层，冻结瓶颈层的权重值并加入新的全连接层从而开始迁移学习；添加二分类Soft Max层进行检测分类、计算准确率、训练保存网络模型；获取并处理待检测烟支图片，调用已训练的网络模型进行预测分类。本发明所提供的基于深度迁移学习的烟支缺陷检测方法，对烟支缺陷检测具有更高的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 迁移 学习 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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